Sieci CP str106

106

8.4. Uczenie sieci BAM i przykład jej działania

8.4 Uczenie sieci BAM i przykład jej działania

Uczenie sieci BAM podlega prawu Hebba przy współczynniku t/ = 1, zatem po pokazaniu w ciągu uczącym pary sygnałów <    > macierz wag W zostaje zmodyfikowana

o składnik będący macierzą korelacji X^ i

yy<*+‘) - yy(k) + AW^(k^ - W^{k) + X^(Ar) Y^ityr

Po przeprowadzeniu procesu uczenia od początku do końca mamy więc następujący stan pamięci sieci

N

w =

*r=i

(oczywiście przy założeniu    = 0).

Rozważmy na prostym przykładzie działanie sieci, żeby rozumieć, co się w niej dzieje, gdy zaczniemy rozważać jej zachowanie w sposób ogólny dla bardziej złożonych przypadków. Wyobraźmy sobie ciąg uczący o następującej strukturze:

U = {<    >,< X⁽³>,Y<³⁾ >,< X<³\Y⁽³⁾ >}

	1 ■		' -1 '
x^f,» =	-1	Y(» =	-1
	-1		1
x<^2> =	' -1 1	Y<^2) =	' -1 ' 1
*■	-1		-1
	' -1 '		1 '
x^(3> =	-1	y(3) _	-I
	1		-1

Łatwo (choć nieco uciążliwie) można obliczyć, że odpowiednie macierze korelacji AłV**) mają w tym przypadku postać:

	-1-1 1 ‘		1 -1 1 '
A WM =	1 1 -1	; A\V^(2) =	-1 1 -1
	i 1 -1		1 -! 1
		‘ -1 1 1
AW^/(3) =		-I -1 1
		1 -1 -1 _